什麼是 A2A 協議？
A2A（Agent-to-Agent）協議是一套開放標準，讓不同供應商、不同平台上建構的 AI 代理（AI agent）能夠即時互相通訊與協作。由 Google 開發並於 2026 年 4 月捐獻給 Linux 基金會，A2A 為多代理 AI 系統提供通用的通訊層，讓來自不同平台的代理無需額外整合工程，即可完成任務交接、上下文共享與結果回傳。
如果你正在評估多代理 AI 架構，IT 主管必然會問：若同時部署來自微軟、Anthropic 與 Salesforce 的代理，它們能否協同運作？還是分別管理三個互不相通的 AI 生態？A2A 協議正是解答這個問題的關鍵標準。
為何企業 AI 現在需要多個代理協同運作？
企業 AI 已超越單一模型助手的範疇。2026 年，能帶來可量化回報的運營模式，是多代理協作（multi-agent orchestration）：由財務、人力資源、客服與合規等專屬代理並行處理任務，自動完成工作交接，無需人工介入。Gartner 2026 年 CIO 調查顯示，67% 計劃今年投資 AI 的企業，打算在不同業務部門部署超過三個不同的 AI 代理。
問題在於，這些代理往往並非出自同一供應商。一家金融機構可能同時運行 Palantir 的合規代理、Salesforce Einstein 的客戶互動代理，以及 Anthropic Claude 的文件處理代理。若缺乏共通的通訊標準，這些代理只能各自孤立運作，無法傳遞任務、共享中間結果，更無法在跨系統的複雜工作流程中協調配合。A2A 協議正是通過為所有代理提供共同語言，解決這個孤立問題。
A2A 協議的工作原理是什麼？
A2A 定義了一套基於三種成熟網絡技術的標準化通訊結構：HTTPS 用於安全傳輸、JSON-RPC 2.0 用於訊息格式化，以及 Server-Sent Events（SSE）用於長時間任務的即時進度更新。對企業 IT 團隊而言，這意味著 A2A 能與現有安全基礎設施無縫整合，無需自訂協議或專有連接器。
A2A 通訊的核心單位是「任務」（Task）。客戶代理向遠端代理提交任務，指定工作內容、輸入數據與預期輸出格式。遠端代理異步處理後，通過標準化的任務生命週期回傳狀態更新與結果：已提交、處理中、完成或失敗。值得注意的是，A2A 在代理之間保持不透明性：客戶代理無法查看遠端代理的內部推理過程或工具，從而保護了供應商之間的知識產權與安全邊界。
哪些主要供應商已採用 A2A 協議？
自 Google 於 2026 年 4 月將 A2A 捐獻給 Linux 基金會以來，主要企業 AI 供應商的採用速度顯著加快。IBM 已在 Watson Orchestrate 及 Think 2026 企業代理套件中整合了 A2A 支援。ServiceNow 宣布其 2026 年 5 月與 Accenture 的前沿部署工程計劃將支援 A2A 相容的代理交接。微軟 Copilot Studio 亦發佈了 Azure 託管代理部署的 A2A 相容路線圖。
更值得關注的是，四大會計師事務所正各自建構需要與客戶系統互通的企業 AI 平台。KPMG 於 2026 年 5 月 19 日公佈的 Digital Gateway Powered by Claude，預計在向其 27.6 萬名全球員工及客戶環境部署 AI 代理時納入 A2A 支援。對企業主管而言，這意味著 A2A 已不再是實驗性協議，而是企業規模化 AI 代理整合的核心基礎標準。
A2A 如何改變企業的供應商評估策略？
A2A 從根本上改變了企業主管評估 AI 供應商的方式。舊的評估框架問的是：這個供應商的平台能否完成我們所需的工作？新的框架問的是：這個供應商的平台，能否與我們已部署的其他代理，以及合作夥伴、客戶與監管機構未來可能部署的代理互通？
不支援 A2A 的供應商，本質上是在建構一座孤島。你可以在這座孤島上部署出色的 AI 能力，但孤島無法在沒有額外定製整合工程的情況下連接到你更廣泛的 AI 生態系統——這會產生供應商鎖定、維護成本，以及架構脆弱性。根據 Forrester 2026 年企業 AI 架構調查，在沒有共通互通性標準的情況下部署多代理系統的企業，其整合成本比採用開放標準的企業高出 43%，上線時間則慢 28%。
從現在起，每次 AI 供應商評估都應加入以下三個問題：你的平台是否支援 A2A 的任務提交與回應機制？你是否參與 Linux 基金會 A2A 工作組或任何正式的互通性測試計劃？你能否在正式簽約前，在沙盒環境中演示跨供應商代理交接的實際效果？
A2A 與其他 AI 整合標準有何不同？
企業主管在評估 AI 架構時，通常會遇到三個容易混淆的整合概念：API、MCP（模型上下文協議）與 A2A。了解三者的分工，能有效避免日後代價高昂的架構錯誤。
標準 REST API 連接你的軟件系統與 AI 模型，定義應用程序如何發送提示詞並接收回應。MCP 是一套較新的標準，連接 AI 代理與外部工具及數據源，讓代理能夠透過標準化連接器查詢 CRM、讀取文件或寫入數據庫。A2A 則工作在完全不同的層面：它連接的是 AI 代理與 AI 代理，讓專屬代理在複雜的多步驟任務上協作，完成任何單一代理都無法獨立處理的工作。
簡而言之：API 是你的軟件與 AI 交流的語言，MCP 是你的 AI 代理訪問數據與工具的語言，而 A2A 則是你的 AI 代理彼此溝通的語言。
建構 A2A 就緒的企業 AI 策略
2026 年企業 AI 競爭中勝出的，不是找到最佳單一 AI 模型的企業，而是設計出能夠隨供應商生態演進而持續擴展、連接與適應的 AI 架構的企業。A2A 協議正是支撐這種架構的基石。
UD 同行 28 年，見證了香港企業在每一個技術週期中的轉型歷程。懂AI的冷，更懂你的難。我們不只了解技術，更了解企業在每一次轉型中所承受的壓力與複雜性。
準備好建構可規模化的企業 AI 架構？
了解 A2A 是第一步。設計符合企業規格、安全可靠且與業務目標對齊的多代理架構，才是真正的工作所在。UD 的 AI Staff Solution 團隊手把手帶你完成每一步——從 AI 準備度評估、架構設計，到全面部署上線與績效追蹤。憑藉 28 年香港企業科技服務經驗，我們協助企業從策略規劃走向生產部署。
